Рекомендаційна система для соціальних медіа

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorТимощук, Оксана Леонідівна
dc.contributor.authorБабанов, Дмитро Євгенович
dc.date.accessioned2024-09-23T09:12:47Z
dc.date.available2024-09-23T09:12:47Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractДипломна робота: 80 с. ,6 табл., 15 рис., 3 дод., 20 джерел Об’єкт дослідження – рекомендаційні системи в соціальних медіа. Мета роботи – розроблення однорівневої рекомендаційної системи для вибору фільмів. Методи дослідження – метод контентної фільтрації для рзробки рекомендаційних систем. Результати роботи полягають в розробці програмного продукту для надання рекомендацій фільмів. Практичним результатом роботи є розробка рекомендаційної системи відео для користувачів розробленого веб додатка. Результати даної роботи рекомендовано використовувати у випадках, коли необхідно сформувати рекомендацію у вигляді списку рекомендацій товарів. Шляхи подальшого розвитку предмету дослідження – доцільно звернути увагу на проблему «холодного старту» та спосіб оцінки якості моделі шляхом отримання явного відгуку від користувачів. Також у подальшому пропонується звернути увагу на модельні методи реалізації при збільшенні кількості споживачів та даних для більш точних рекомендацій.
dc.description.abstractotherThesis: 80 pages, 6 tables, 15 figures, 3 appendiсes, 20 references. Object of research – recommender systems in social media. Purpose of the study – to develop a one-level recommender system for movie selection. Research methods – content filtering method for developing recommender systems. The results of the work are the development of a software product for providing movie recommendations. The practical result of the work is the development of a video recommendation system for users of the developed web application. The results of this work are recommended to be used in cases when it is necessary to form a recommendation as a list of product recommendations. Ways to further develop the subject of research - it is advisable to to pay attention to the problem of «cold start» and the way to assess the quality of the of the model by obtaining explicit feedback from users. Also, in the future, the attention should be pay to model-based implementation methods with an increase in the number of consumers and data for more accurate recommendations.
dc.format.extent88 с.
dc.identifier.citationБабанов, Д. Є. Рекомендаційна система для соціальних медіа : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Бабанов Дмитро Євгенович. – Київ, 2024. – 88 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/69138
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectрекомендаційні системи
dc.subjectколаборативна фільтрація
dc.subjectконтентна фільтрація
dc.subjectгібридні методи
dc.subjectмодельні методи
dc.subjectметрики
dc.subjectrecommender systems
dc.subjectcollaborative filtering
dc.subjectcontent filtering
dc.subjecthybrid methods
dc.subjectmodeling methods
dc.subjectmetrics
dc.titleРекомендаційна система для соціальних медіа
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Babanov_bakalavr.pdf
Розмір:
3.05 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи